张量列车弱形式 SINDy：识别高维非线性动力学
原文标题：Tensor-Train Weak SINDy: Identifying High-Dimensional Nonlinear Dynamics
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论文提出 TT-WSINDy，将多维非线性动力学近似（MANDy）与弱形式稀疏非线性动力学识别（WSINDy）结合，并在张量列车（TT）格式下完成计算。该方法可在指数级增长的候选函数空间中执行弱形式变换、回归与稀疏化，避免维数灾难。
- 问题
- 高维非线性动力学识别中，弱形式方法计算与内存开销过大。
- 方法
- 将 MANDy 与 WSINDy 结合，在张量列车格式下完成弱形式变换、回归与稀疏化。
- 结果
- 未给出量化结果。
- 影响
- 使弱形式动力学发现可扩展到高维系统，为科学计算与仿真建模提供新工具。
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